怎么才能高效地将长话单拆分成按小时分解的多条短话单？

[nemo95]

原始话单是这样的：

USERID	STARTTIME	ENDTIME	SERVICETYPE	CHANNELCODE	PROGRAMNAME
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 19:52:28	2021-05-24 23:56:27	1		精灵宝可梦

老板让分析每个用户各个时段都在看啥，所以我想吧话单拆分成这样：

USERID	STARTTIME	ENDTIME	SERVICETYPE	CHANNELCODE	PROGRAMNAME	PERIODTIME
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 19:52:28	2021-05-24 20:00:00	1		精灵宝可梦	2021-05-24 19:00:00
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 20:00:00	2021-05-24 21:00:00	1		精灵宝可梦	2021-05-24 20:00:00
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 21:00:00	2021-05-24 22:00:00	1		精灵宝可梦	2021-05-24 21:00:00
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 22:00:00	2021-05-24 23:00:00	1		精灵宝可梦	2021-05-24 22:00:00
xxxxxxxxxxxxxxxxx1	2021-05-24 23:00:00	2021-05-24 23:56:27	1		精灵宝可梦	2021-05-24 23:00:00

目前的方法是根据起止时间生成时间序列，然后 for 循环生成新的行，再拼接成一个新的 dataframe

# split_data
...
for i in range(0, len_date-1):
    df_y['Period'] = date_rng[i]
    df_y['EndTime'] = date_rng[i+1]
    df_y['StartHour'] = date_rng[i]
    df_y['EndHour'] = date_rng[i+1]
    df_x = df_x.append(df_y)
...

主函数还要写个 for 循环遍历整个话单

for i in range(len(df_tmp)):
    df_x = split_data(df_tmp.iloc[i])
    df_t = df_t.append(df_x)
df_t

这样能获得想要的结果，但话单太多了，跑起来没完没了……

有没有更好的方法能提高下效率？

[swulling]

把话单拆分，多进程跑，不够就多加机器

[princelai]

有办法，https://paste.ubuntu.com/p/Df6JCbsPn6/

代码：


结果：